An dësem Post wäerte mir déi meescht üblech Maschinnléieren Algorithmen kucken an se an enger Nossschuel erklären. Dëst hëlleft Iech ze verstoen wéi se funktionnéieren a wéini Dir se benotzt.
Maschinn Léieren Algorithmen gi wäit am Geschäft a Wëssenschaft benotzt fir Prognosen oder Empfehlungen ze maachen.
Wann Dir mat Daten schafft, oder plangt mat Daten an Zukunft ze schaffen, da musst Dir iwwer Maschinn wëssen Léieren Algorithmen. Ma maach der keng Suergen, Dir musst kee Genie Mathematiker sinn fir se ze verstoen!
An dësem Blog Post wäerte mir 11 vun den heefegste Maschinnléieren Algorithmen opbriechen an se an enger Nossschuel erklären. Also ob Dir just ufänkt an data science oder Dir sidd en erfuerene Ingenieur, liest weider fir e Crashcours a Maschinnléieralgorithmen.
Wann Dir sidd wéi déi meescht Datewëssenschaftsfachleit, sidd Dir ëmmer op der Sich no neien an innovative Weeër fir Är Maschinnléiermodeller ze verbesseren. Awer mat sou vill verschiddenen Algorithmen fir aus ze wielen, kann et schwéier sinn ze wëssen wou ufänken.
An dësem Blogpost kucke mir op eelef vun den heefegste Maschinnléieren Algorithmen, an erkläre wéi se an enger Nossschuel funktionnéieren.
Mat dësem Wësse bewaffnet, kënnt Dir de richtege Algorithmus fir d'Aufgab op der Hand wielen an ufänken besser Modeller méi séier ze bauen.
11 Meeschte gemeinsam Maschinn Léieren Algorithmen 2024
1. Linearschrëft Réckgang
ass den allgemengste Maschinn Léieren Algorithmus. Et gëtt benotzt fir eng Relatioun tëscht enger ofhängeger Variabel (y) an enger oder méi onofhängeg Variablen (x) ze modelléieren. D'Zil ass d'Linn vun der Bescht Fit ze fannen déi de Feeler tëscht de virausgesote Wäerter an den aktuellen Wäerter miniméiert.
Linear Regressioun ass eng einfach a wäit benotzt statistesch Léiermethod. Linear Regressiounsmodeller gi benotzt fir Bezéiungen tëscht Variabelen ze beschreiwen andeems se eng Linn op d'Daten passen. Dës Modeller si populär well se einfach ze verstoen an interpretéieren, a si kënnen op eng breet Palette vun Daten applizéiert ginn.
Linear Regressioun ass eng mächteg Outil fir d'Bezéiungen tëscht Variabelen ze verstoen, awer et huet Aschränkungen. Linear Modeller maachen Viraussetzungen iwwer d'Donnéeën déi vläicht net wouer sinn, a si kënne vun Auslänner biaséiert ginn. Zousätzlech kënnen linear Modeller net linear Bezéiungen tëscht Variabelen erfaassen.
Trotz dësen Aschränkungen ass linear Regressioun nach ëmmer e wäertvollt Instrument fir Daten ze verstoen. An dësem Tutorial wäerte mir iwwer linear Regressioun léieren a wéi linear Modeller am R bauen. Mir léieren och iwwer e puer Aschränkungen vun der linearer Regressioun a wéi se se iwwerwannen.
2. Logistesch Réckgang
ass ähnlech wéi linear Regressioun, awer et gëtt benotzt wann déi ofhängeg Variabel binär ass (1 oder 0). D'Zil ass d'Linn vun der Bescht Fit ze fannen déi d'Wahrscheinlechkeet vun der korrekter Prognose maximéiert.
Logistesch Regressioun ass ähnlech wéi linear Regressioun, awer d'Prognosen vun der logistescher Regressioun sinn net kontinuéierlech. Amplaz si se dichotom, dat heescht datt et nëmmen zwee méiglech Resultater gëtt.
Zum Beispill kann e logistesche Regressiounsmodell benotzt ginn fir virauszesoen ob oder net E-Mail ass Spam, baséiert op bestëmmte Wierder déi an der E-Mail optrieden.
Logistesch Regressioun ass e mächtegt Tool, awer et ass net ouni seng Aschränkungen. Eng vun de gréisste Aschränkungen ass datt et nëmme ka benotzt ginn fir dichotom Resultater virauszesoen. An anere Wierder, et kann nëmme viraussoen ob en Event wäert geschéien oder net, net wéi wahrscheinlech et ass.
Eng aner Begrenzung vun der logistescher Regressioun ass datt et ugeholl datt all Variabelen onofhängeg vuneneen sinn.
Dëst ass net ëmmer de Fall an real-Welt Datesets. Trotz senge Aschränkungen ass logistesch Regressioun eng wäit benotzt statistesch Technik, an et ka ganz hëllefräich sinn fir Eventer virauszesoen.
3. Ënnerstëtzung Vecteure Maschinnen
sinn eng Zort linear Maschinn Léieren Algorithmus. Si gi souwuel fir Klassifikatioun a Regressioun benotzt. D'Zil ass den Hyperplane ze fannen deen d'Margin tëscht den zwou Klassen maximéiert.
Ënnerstëtzung Vecteure Maschinnen (SVMs) sinn eng Zort iwwerwaacht Léieren Algorithmus datt souwuel fir Klassifikatioun a Regressioun Aufgaben benotzt ka ginn. SVMs sinn eng populär Wiel fir Maschinn Léieren Aufgaben wéinst hirer Fäegkeet genee Resultater mat relativ wéineg Daten ze produzéieren.
SVMs funktionnéieren andeems d'Daten an en héichdimensionalen Raum kartéieren an dann en Hyperplane fannen deen d'Donnéeën am Beschten a Klassen trennt. Dësen Hyperplane gëtt dann benotzt fir Prognosen op nei Donnéeën ze maachen.
SVMs sinn och effektiv a Fäll wou d'Donnéeën net linear trennbar sinn. An dëse Fäll kënnen SVMs e Kernel Trick benotze fir d'Donnéeën ze transforméieren sou datt se linear trennbar ginn. Gemeinsam Kären, déi mat SVMs benotzt ginn, enthalen de Radial Basis Function (RBF) Kernel an de polynomialen Kernel.
SVMs hunn eng Rei vu Virdeeler iwwer aner Maschinnléier Algorithmen, dorënner:
- D'Fäegkeet genee Resultater mat relativ wéineg Daten ze produzéieren
- D'Fäegkeet fir mat Daten ze schaffen déi net linear trennbar sinn
- D'Fäegkeet Kärelen ze benotzen fir d'Donnéeën ze transforméieren sou datt se linear trennbar ginn
SVMs hunn och e puer Nodeeler, dorënner:
- De Besoin fir virsiichteg Ofstëmmung vun Hyperparameter
- D'Potenzial fir Iwwerfitting wann d'Donnéeën net genuch grouss sinn
Och liesen:
- Jasper Ai Gratis Test
- Jasper AI Coupon Code
- LeadPages vs Instapage
- Leadpages vs Unbounce
- Beschte AI Schrëftsteller, Inhalt Schreiwen Software
- Beschte AI Copywriting Tools
- Bescht AI Tools fir Är Facebook Annoncen ze automatiséieren
- Inhalt Studio Präispolitik
- Jasper AI Bewäertung
- Wat sinn déi bescht Artikel Spinning Tools
4. Naiv Bayes Classeuren
sinn eng Zort Maschinn Léieren Algorithmus déi fir Klassifikatioun a Regressioun benotzt gëtt. Si baséieren op dem Bayesian Theorem a maachen Prognosen mat enger probabilistescher Approche.
Wéi mir gesinn hunn, ass den naiven Bayes Klassifizéierer e ganz einfacht a mächtegt Instrument fir d'Klassifikatioun. D'Schlësselidee hannert dem Klassifizéierer ass eng Rei vu Gewiichter ze fannen déi benotzt kënne ginn fir tëscht zwou Klassen z'ënnerscheeden.
Fir dëst ze maachen, musse mir als éischt eng Rei vu Featuren fannen, déi nëtzlech sinn fir tëscht den zwou Klassen ze diskriminéieren.
Wann mir dës Funktiounen fonnt hunn, kënne mir se dann benotzen fir e Klassifizéierer ze trainéieren. Den naiven Bayes Klassifizéierer ass e ganz populärt Instrument fir Klassifikatioun, an et gëtt dacks a Maschinnléierapplikatiounen benotzt.
De Schlësselvirdeel vum naiven Bayes Klassifizéierer ass datt et ganz einfach ass ze implementéieren an et ass och ganz séier ze trainéieren. De Klassifizéierer ass och ganz robust fir Geräischer an Auslänner. Wéi och ëmmer, de Klassifizéierer huet e puer Nodeeler.
Als éischt mécht de Klassifizéierer eng staark Viraussetzung iwwer d'Onofhängegkeet vun de Funktiounen. Dës Virgab ass dacks net wouer an der Praxis, an et kann zu enger schlechter Leeschtung féieren. Zweetens, den naiven Bayes Klassifizéierer skaléiert net gutt op grouss Datesätz.
Dëst ass well de Klassifizéierer d'Wahrscheinlechkeete fir all d'Features am Dataset muss berechnen, wat ganz Zäitopwendeg ka sinn. Schlussendlech kann den naiven Bayes Klassifizéierer partiell sinn, wann d'Trainingsdaten net representativ fir den Testdaten sinn.
5. Decisioun Beem
sinn eng Zort Maschinn Léieren Algorithmus déi fir Klassifikatioun a Regressioun benotzt gëtt. D'Zil ass den Entscheedungsbam ze fannen deen de Feeler miniméiert.
Klassifikatiounsbeem gi benotzt fir e Klasseetikett virauszesoen (z.B. Déierart, Autosart).
Regressiounsbeem gi benotzt fir en numeresche Wäert virauszesoen (zB Präis, Temperatur).
Klassifikatioun a Regressiounsbeem ginn erstallt andeems en Algorithmus op engem Dataset trainéiert. Den Algorithmus sicht Mustere an den Daten a benotzt dës Mustere fir e Bam ze kreéieren.
De Bam gëtt dann benotzt fir Prognosen op nei Donnéeën ze maachen. Zum Beispill, wann Dir e Klassifikatiounsbam hutt, deen d'Zort vum Déier op Basis vu senge Fonctiounen virausgesot, kënnt Dir de Bam benotze fir d'Art vum Déier fir en neien Datepunkt virauszesoen (zB en onbekannt Déier).
Fir Prognosen ze maachen, follegt den Algorithmus einfach de Wee vum Bam vun der Wuerzel op d'Blieder. Déi definitiv Prognose gëtt gemaach andeems d'Majoritéit vun de Blieder (fir Klassifikatiounsbeem) oder d'Moyenne vun de Wäerter vun de Blieder (fir Regressiounsbeem) ofgeholl gëtt.
Decisioun Beem sinn eng mächteg Tool fir Problemer ze léisen, mee si sinn net perfekt. Ee Nodeel vun Entscheedungsbeem ass datt se d'Trainingsdaten iwwerzeegen.
Dëst bedeit datt de Bam net gutt op nei Donnéeën generaliséiert a vläicht net korrekt ass. Ze vermeiden overfitting, et ass wichteg eng gutt Kräiz-Validatioun Strategie ze benotzen wann Är Entscheedung Bam Training.
6. Zoufälleg Bëscher
sinn eng Zort Maschinn Léieren Algorithmus déi fir Klassifikatioun a Regressioun benotzt gëtt. D'Zil ass de Bësch ze fannen deen de Feeler miniméiert.
Zoufälleg Bëscher sinn eng Zort Maschinn Léieren Algorithmus déi souwuel fir Klassifikatioun a Regressioun Aufgaben benotzt gëtt. Dësen Algorithmus funktionnéiert andeems Dir eng Rei vun Entscheedungsbeem erstellt, jidderee vun deenen op engem zoufällegem Ënnerdeel vun den Donnéeën trainéiert gëtt.
Déi lescht Prognose gëtt dann gemaach andeems d'Prognosen vun allen eenzelnen Entscheedungsbeem duerchschnëtt ginn. Dës Approche huet verschidde Virdeeler iwwer aner Maschinnléier-Algorithmen, dorënner verbessert Genauegkeet a reduzéierter Iwwerfitting.
Zoufälleg Bëscher sinn e mächtegt Instrument fir Klassifikatioun a Regressiounsaufgaben. Si hunn d'Fäegkeet fir grouss Datesets mat ville Funktiounen ze handhaben, a si kënnen och benotzt ginn fir d'Genauegkeet vun anere Maschinnléiere Algorithmen ze verbesseren.
Zousätzlech, zoufälleg Bëscher sinn relativ einfach ze benotzen an interpretéieren, déi mécht hinnen eng gutt Wiel fir vill Uwendungen.
7. Gradient Boost Maschinnen
sinn eng Zort Maschinn Léieren Algorithmus déi fir Klassifikatioun a Regressioun benotzt gëtt. D'Zil ass d'Maschinn ze fannen déi de Feeler miniméiert.
Gradient Boost Maschinnen sinn eng Zort Maschinn Léieren Algorithmus déi benotzt ka ginn fir prévisiv Modeller ze kreéieren. Den Algorithmus funktionnéiert duerch sequenziell Modeller ze bauen an se dann ze kombinéieren fir e finalen Modell ze kreéieren.
De Virdeel vun dëser Approche ass datt et hëllefe kann d'Overfitting ze reduzéieren well all eenzel Modell manner wahrscheinlech d'Donnéeën iwwerpasst.
Verwandte Videoe vu Machine Learning Algorithmen:
8. Neural Netzwierker
sinn eng Zort Maschinn Léieren Algorithmus déi fir Klassifikatioun a Regressioun benotzt gëtt. D'Zil ass den neurale Netzwierk ze fannen deen de Feeler miniméiert.
Neural Netzwierker sinn eng Zort Maschinn Léieren Algorithmus déi benotzt gëtt fir komplex Mustere an Daten ze modelléieren. Neural Netzwierker sinn ähnlech wéi aner Maschinnléier-Algorithmen, awer si besteet aus enger grousser Zuel vu verbonne Veraarbechtungsnoden, oder Neuronen, déi kënne léieren Mustere vun Inputdaten ze erkennen.
Neural Netzwierker ginn allgemeng benotzt fir Aufgaben wéi Bilderkennung, Riederkennung a Maschinn Iwwersetzung.
Neural Netzwierker sinn e mächtegt Tool fir Maschinnléieren, awer si sinn och komplex Algorithmen déi schwéier kënne verstoen an ofstëmmen. An dësem Post wäerte mir e puer vun de Basics vun neuralen Netzwierker virstellen a wéi se funktionnéieren.
9. K-heescht Clustering
ass eng Zort Maschinn Léieren Algorithmus déi fir Klassifikatioun a Regressioun benotzt gëtt. D'Zil ass d'K-Mëttel ze fannen déi de Feeler minimiséieren.
K-means Clustering ass eng Aart vun oniwwerwaachter Léieren, déi benotzt gëtt wann Dir net markéiert Daten hutt (dh Daten ouni definéiert Kategorien oder Gruppen). D'Zil vun dësem Algorithmus ass Cluster an den Daten ze fannen, mat der Unzuel vu Cluster representéiert vun der Variabel K.
Den Algorithmus funktionnéiert andeems all Datenpunkt un e Stärekoup zougewisen gëtt, an dann iterativ den Zentroid vun all Stärekoup fënnt. Dëse Prozess gëtt widderholl bis d'Cluster net méi änneren.
10. Dimensionalitéit Reduktioun
ass eng Zort Maschinn Léieren Algorithmus déi fir Klassifikatioun a Regressioun benotzt gëtt. D'Zil ass déi reduzéiert Dimensioun ze fannen déi de Feeler miniméiert.
Et gi vill Weeër fir Dimensiounsreduktioun ze maachen. Déi meescht üblech Method ass Principal Component Analysis (PCA).
PCA ass eng linear Transformatioun déi d'Donnéeën an en neie Koordinatesystem transforméiert sou datt déi gréisste Varianz duerch eng Projektioun vun den Donnéeën op der éischter Achs läit, déi zweetgréisst Varianz op der zweeter Achs, a sou weider.
Aner populär Methoden fir Dimensiounsreduktioun enthalen Linear Diskriminant Analyse (LDA), Sammon Mapping, Net-negativ Matrixfaktoriséierung (NMF), Multidimensional Skaléieren (MDS), Isomap, Locally Linear Embedding (LLE), an Autoencoders.
Dimensionalitéitsreduktioun gëtt dacks als Virveraarbechtungsschrëtt fir Maschinnléiere Algorithmen benotzt. Et kann hëllefen d'Performance vun dësen Algorithmen ze verbesseren andeems de Kaméidi an den Daten reduzéiert gëtt an d'Muster méi einfach z'entdecken.
Verwandte Videoe vu Machine Learning Algorithmen:
11. Verstäerkung Léieren
ass eng Zort Maschinn Léieren Algorithmus déi fir Klassifikatioun a Regressioun benotzt gëtt. D'Zil ass d'Verstäerkung ze fannen déi de Feeler miniméiert.
Verstäerkung Léieren ass eng Aart vu Maschinnléieren déi Agenten et erméiglecht aus hirem Ëmfeld duerch Versuch a Feeler ze léieren. Agente kréien Belounungen fir verschidden Aufgaben ofzeschléissen, wat se encouragéiert fir ze léieren wéi se dës Aufgaben effizient fäerdeg bréngen.
Verstäerkung Léieren gouf op eng Rei vu Problemberäicher applizéiert, dorënner nächst Joer, Spill spillen a Kontrollsystemer.
Quick Links:
- Wat ass Machine Learning? Wéi funktionéiert Machine Learning?
- AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Wat sinn déi grouss Differenzen?
- Wat ass den Ënnerscheed tëscht Kënschtlech Intelligenz (AI) a Machine Learning
- Wat ass e-Learning? Wësst d'Wichtegkeet vum Léieren An der Educatioun
Fazit: Machine Learning Algorithms 2024
Ofschléissend, Maschinn léieren Algorithmen sinn eng faszinéierend Studie an hu vill praktesch Uwendungen. Wärend dësen Artikel nëmmen d'Uewerfläch vun dëse komplexe Algorithmen gekraazt huet, hoffen mir datt Dir elo e Basisverständnis hutt wéi se funktionnéieren.
Wann Dir méi iwwer Maschinnléiere wëllt léieren oder all aner Beräich vun der Informatik, zéckt net eis ze kontaktéieren.
Mir sinn ëmmer frou, budding Datewëssenschaftler ze hëllefen méi iwwer dëst spannend Feld ze léieren!
